图书分类与标签自动化生成的深度学习模型研究

摘要

针对传统图书分类与标签生成中存在的人工成本高、准确率低、跨学科适应性能力不足等问题，本研究提出了一种基于深度学习的图书分类与标签自动化生成方法。该方法通过多源异构图书数据的采集与规范化清洗，结合智能语言理解技术设计分类与标签生成系统，采用参数调整与优化策略对系统进行改进。实验结果表明，本方法在分类准确率与标签生成质量两项关键指标上均显著优于传统方法，有效推动了图书知识组织的智能化转型，并大幅优化了检索服务效能。

关键词

图书分类 / 标签自动化生成 / 深度学习 / 自然语言处理 / 智能语言模型